1. knn向量检索插件
使用过下面两个插件
https://github.com/opendistro-for-elasticsearch/k-NN
优点： 相对elastiknn，该插件支持把底层生成hnsw一个结构加载进内存，376w数据，768纬度向量，搜索性能在300-400ms左右
缺点：
1.该插件需要基于nmslib生成一个c的so文件，该文件比较依赖底层操作系统的库，建立项目最好使用docker容器的方式，不然把本地打的so文件，放到其他环境会出现各种bug，比如： [libKNNIndexV1_7_3_6.so_0x6b1da] _GLOBAL_sub_I_distcomp_sparse_scalar_fast.cc+0x2a
2. 该插件对应于es7.7.1的版本存在各种bug，比如打重复分数、使用cosine距离，但是实际算出来是l2距离，因此建议使用最新的版本，目前最新该插件对应的es版本是7.10.2
2. https://github.com/alexklibisz/elastiknn
优点： 这个是完全对接了es和luence语法的，应该java原生应用，这个不需要安装so库，官网直接就有插件，使用起来比较简单
缺点： 性能相对于上面插件有差距，看官网的QPS在400多左右
